ОПТИМИЗАЦИЯ СТРУКТУРЫ СИСТЕМЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЭНЕРГОПОТРЕБЛЕНИЯ С АТИПИЧНЫМ ХАРАКТЕРОМ ЭНЕРГОПОТРЕБЛЕНИЯ
Аннотация
Рассматривается создание интеллектуального устройство прогнозирования энергопотреб- ления для потребителей с атипичным характером электропотребления, в зависимости от тре- буемой точности прогноза, учитывающее кроме целевых параметров электросети (Р, Q) техно- логические процессы предприятий, воздействующие факторы: социально-экономические (час су- ток; день недели; порядковый номер дня в году; признак праздника или массовых событий d); ме- теорологические: (ветро-холодовой индекс). Модель относится к интеллектуальным устройст- вам для адаптивного прогнозирования режимов энергопотребления электросети на основе много- слойной нейронной сети. Статья посвящена выбору оптимальной архитектуры нейросети (НС) и метода ее обучения, обеспечивающих прогнозирование с наименьшей погрешностью. Синтезиро- вана и протестирована многофакторная модель электропотребления на основе многослойной НС. В рамках проведенного исследования построена НС модель, описывающая архитектуру кибер- физической системы (КФС) прогнозирования электропотребления. Установлено, что для каждо- го потребителя по причине значительных различий в характере энергопотребления необходимо экспериментальным путем и подбирать параметры сети, с целью достижения минимальной по- грешности прогнозирования. Показано, что при атипичном электропотреблении т.е. не повто- ряющемся за периоды времени (час, день, неделя и т.д.) методы искусственного интеллекта и глубокого машинного обучения являются эффективным инструментом решения слабо формали- зуемых или не формализуемых задач. Разработанная модель имеет приемлемую точность (откло- нение MSE до 15%). Для повышения точности прогноза необходимо проводить регулярное уточне- ние модели и её настройку на фактическую ситуацию, учитывать новые аддитивные факторы, оказывающие влияние на кривую электропотребления. Возможность использование данного уст- ройства в системах технологического управления региональными сетевыми компаниями, состав- ляющего основу иерархической автоматизированной информационно измерительной системы контроля и учета электроэнергии, за счет учета и прогнозирования активной и реактивной мощ- ности электропотребителей.
